This paper presents a vehicle control algorithm for Personal Rapid Transit (PRT) system. PRT system is a one-way direction network system which is composed of guideway branches, merging/diverging points. Vehicle control algorithm can be divided into two kinds. Those are merging control algorithm and the other. We emphasized on the merging control algorithm. For that, we first devised a front/virtual front vehicle finding strategies. Properly determined front/virtual front vehicle is the starting point of vehicle control. The objects of merging control are to avoid collision and to pass the merging point fluently. Which implies that jerk constraint and limits of acceleration and deceleration etc. are should be considered. To verify the validation of the vehicle algorithm, we executed simulations and presented test results.
For an automated transportation system like PRT(Personal Rapid Transit) system or IVHS, an efficient vehicle-merging algorithm is required for smooth operation of the network. For management of merging, collision avoidance between vehicles, ride comfort, and the effect on traffic should be considered. This paper proposes an unmanned vehicle-merging algorithm that consists of two procedures. First, a longitudinal control algorithm is designed to keep a safe headway between vehicles in a single lane. Secondly, 'vacant slot and ghost vehicle' concept is introduced and a decision algorithm is designed to determine the sequence of vehicles entering a converging section considering energy consumption, ride comfort, and total traffic flow. The sequencing algorithm is based on fuzzy rules and the membership functions are determined first by an intuitive method and then trained by a learning method using a neural network. The vehicle-merging algorithm is shown to be effective through simulations based on a PRT model.
이 논문에서는 차량 운반선에서 선적 계획과 하적 계획에 따른 차량 선적을 효과적으로 진행하기 위하여, 선박 내 데크에 차량을 효율적으로 배치하는 최적화 기법을 제안하였다. 이를 위해, 선박의 공간 정보를 나타내는 XML 데이터의 변환, 병합 및 분할 알고리즘, 유전자 알고리즘을 활용하였으며, 또한 최적화된 차량 배치 결과를 시각화하는 기능까지 구현하였다. 기존의 전형적인 유전자 알고리즘에서 사용되는 선택, 교차, 변이, 엘리트 보존 등의 기법들을 활용하였으며, 특히 차량의 선적을 위한 선박 공간을 병합 및 분할하는 기법을 함께 제안하여 차량 배치 최적화 기법을 제안하였다. 실험 결과, 기존의 유전자 알고리즘만으로 최적화하기 힘든 부분에 제안한 병합 및 분할 기법을 적용하는 것이 최적화 과정에 효과적이었음을 확인할 수 있었다. 또한, 시각화 기법을 통해 차량 배치 결과를 도면 형태로 보여줌으로써 배치 결과의 효율성을 전문가가 쉽게 판단할 수 있도록 하였다.
도로연결허가는 위계가 높은 도로의 접근성을 제한함으로서 높은 속도로의 지역 간 광역 이동성을 보존하기 위한 제도이다. 이미 도시화가 진행되어 도로의 이동성이 상실된 지역에서 과도하게 긴 변속차로 길이요구로 인해 토지의 접근성이 악화되므로 향상된 차량 가속성능을 반영하여 변속차로 최소길이를 재검토해야한다는 요구가 제시된다. 그러나 변속차로 최소길이 요건을 재검토하기 위해서는 저속에서 본선으로 합류하는 차량이 본선에 미치는 영향을 정확히 파악하는 것이 필요하다. 이를 위하여 본선의 교통류율, 가속차로 내 도달속도에 따라서 도로연결시설 진출차량 1대가 본선에 유발하는 총 지체를 분석하였다. 본선의 교통류율과 총 지체는 정확한 선형관계를 가지고 있는 것이 확인되었으며, 도로연결 시설에서 진출한 차량의 본선 합류속도가 40km/h부터 100km/h까지 20km/h간격으로 증가함에 따라 각각 약 5.0배, 1.6배, 5.1배 감소하였다. 가속차로 내 차량이 본선과 동일한 속도로 가속하여 합류할 경우 유발하는 총 지체가 0.5대·시 이하로 가장 이상적이지만, 운전자의 인지반응속도 1초를 감안할 때 본선과 약 20km/h이내의 속도편차를 가지고 합류할 경우 본선에 유발하는 총 지체는 미미한 것으로 판단되었다.
In this paper, the Double Shortest Arborescence & Merging method is presented as an efficient heuristic algorithm for the Public Vehicle Routing Problem which is to find the minimum total cost routes of M or less vehicles to traverse the required arcs(demand streets) at least once and return to their starting depot on a directed network. Double Shortest Arborescence which consists of forward shortest aborescence and backward one informs M or less shortest routes to traverse all required arcs. The number of these routes is reduced to M or less by merging routes. The computational experiment based on randomly generated networks reports that this algorithm is efficient.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.63-71
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2024
Deep reinforcement learning (RL) significantly influences autonomous vehicle development by optimizing decision-making and adaptation to complex driving environments through simulation-based training. In deep RL, an activation function is used, and various activation functions have been proposed, but their performance varies greatly depending on the application environment. Therefore, finding the optimal activation function according to the environment is important for effective learning. In this paper, we analyzed nine commonly used activation functions for RL to compare and evaluate which activation function is most effective when using deep RL for autonomous vehicles to learn highway merging. To do this, we built a performance evaluation environment and compared the average reward of each activation function. The results showed that the highest reward was achieved using Mish, and the lowest using SELU. The difference in reward between the two activation functions was 10.3%.
This paper proposes a signal merging algorithm to increase the signal-to-noise ratio (SNR) of a GPS correlator output to estimate the roll angle of a rotating vehicle in a weak GPS signal environment. Rotation Locked Loop (RLL) algorithm is used to estimate a roll angle using the characteristics that the power of the GPS signal measured at the receiver of a rotating vehicle varies periodically. First, delay times are calculated to synchronize GPS signals using satellites' and receiver's positions and the rotation frequency of a vehicle, and then correlator outputs are delayed in time and merged with each other, resulting in the increase of an SNR in a correlator output. Finally, simulations are conducted and the performance of the proposed algorithm is validated.
In this paper, a platoon merging is considered as a remote-controlled system with the state represented by a stochastic process. In this system, it becomes to encounter situations where a single decision maker controls a large number of subsystems, and observation and control signals are sent over a communication channel with finite capacity and significant transmission delays. Unlike classical estimation problem in which the observation is a continuous process corrupted by additive noise, there is a constraint that the observation must be coded and transmitted over a digital communication channel with finite capaci쇼. A recursive coder-estimator sequence is a state estimation scheme based on observations transmitted with finite communication capacity constraint. Using the coder-estimator sequence, the remote control station designs a feedback controller. In this paper, we introduce a stochastic model for the lead vehicle in a platoon of vehicles considering the angle between a road surface and a horizontal plane as a stochastic process. The simulation results show that the inter-vehicle distance and the deviation from the desired inter-vehicle distance are well regulated.
차로변경은 운전자의 숙련된 주변인식 및 운전기술이 요구되어 심각한 교통사고를 야기한다. 그리하여 우리는 불가피한 차로변경이 대두되는 고속도로 합류구간에서 본선으로 합류하는 차량의 차로변경을 보조하는 차량 자동제어 시스템 (ALCAS; Advanced Lane Change Assist System)을 개발한다. 본 연구에서는 ALCAS 중 조향이 수행되기 이전에 최적 차로변경 시작지점(Optimal Lane Change Start Point; OLCSP)을 생성하고 그 지점까지 도달하는 종방향 제어 알고리즘 개발에 초점을 두었다. 이를 위해 우선 고속도로 합류구간의 차로변경 행태를 분석하였고, 실제 차량의 가속도 함수 형태를 통해 차로변경 특징모형(Lane Change Feature Model)을 설계하였다. 그 후 차로변경 수행 단계를 정립하였으며, 이 알고리즘 성능과 타당성을 검증하기 위하여 다양한 주변차량 주행환경에 따른 시나리오 시험을 수행하였다. 또한 개발된 알고리즘의 효과를 미시적 교통류 시뮬레이션 (VISSIM)을 통해 확인하였다. 개발한 알고리즘을 합류차량에 적용한 결과 안정류 상태에서 합류성능이 두드러지게 개선되는 것을 확인하였다. 이 차량 자동제어 시스템은 교통 자동차 분야 융합기술의 일환으로 개발되었으며, 운전자의 부하와 오류를 감소시켜 효율성과 안전성을 향상시킬 뿐만 아니라 교통류의 안정성, 임계용량, 주행 효율성의 증대로 사회비용 감소를 기대할 수 있다.
고속도로 합류부는 본선과 유입램프가 만나는 부분으로 유입교통에 의한 교통량의 증가로 빈번히 고속도로 상류부 혼잡의 원인이 되어 고속도로 운영관리에 있어 중요한 관심을 요구한다. 근래에 들어 이러한 합류부 교통류의 분석을 위하여 운전자의 다양한 운행행태를 고려하는 모의실험모형이 적용되어왔다. 그러나 현존하는 모의실험모형은 운전자의 운행행태가 주어진 교통상황에 따라 능동적으로 변하지 않아 상황에 따라 변하는 복잡한 합류부에서의 운전자 간격수락행태를 현실적으로 모사함에 문제가 있다. 본 연구에서 수행한 현장자료 분석을 통하여 진입차량의 간격수락행태는 정규분포를 따르며 '가속차로 상의 주행위치' 대 '가속차로 길이'의 비율에 의해 영향을 받아 그러한 정규분포의 평균과 분산이 변화하는 것으로 도출되었으며, 합류 운전자는 본선 주행 전방차량과의 간격보다 후방 차량과간의 간격에 더 많은 영향을 받는 것으로 도출되었다. 본 논문은 모의실험 전산모형으로의 적용을 위하여 현장자료를 토대로 개발된 새로운 합류 차량 간격 수락 행태 모형을 제시한다. 제시된 간격수락모형을 사용하여 수행된 모의실험 결과와 현장자료를 비교한 결과 합류 시(1)본선 밀도수준별 가속 차로에서 본선으로의 차로 변경 위치분포, (2)합류 시 본선 후방차량과의 간격분포, (3)본선 후방차량과의 상대속도가 95% 신뢰수준에서 현장자료(모형개발에 사용되지 않은 자료)와 통계적으로 동일한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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